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[国赛经验] Python 迭代器、生成器

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    发表于 2020-6-16 10:18 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    一、可迭代对象* d9 u0 ]6 S- x7 _  r' P: ]
    字面意思:6 F/ @/ N' U: `/ Y. J
    对象:Python 中一切皆为对象(巧了 Java 也是(手动滑稽))
    " O2 M1 C. l4 b- Y, I" G$ w( k可迭代:可更新迭代,重复、循环的一个过程,每次更新迭代都会获得新的内容
    8 U: }, a* H% V( k; L+ j0 ]专业角度:内部含有 '__iter__‘ 方法的对象
    ! j; h5 F5 }8 g  X+ o( @目前学过的可迭代对象:str、list、tuple、dict、set、range、文件句柄等
    9 y5 ]. p2 W4 S, e) R4 z判断一个对象是否是可迭代对象:看是否有 '__iter__' 方法,dir() 可以获取一个对象的所有方法;或者使用 isinstance(object, collections.iterable) 来判断对象是否是可迭代对象的一个实例& K: \( n0 x1 D! K2 |. h* ^6 ~

    + a/ X& u& z% y, o' h3 l; X& ~/ Z1 n' N7 j6 V, w+ B
    优点:% |" u: x* Y  x% r6 w
    存储的数据直接能显示,比较直观:比如直接 print 一个可迭代对象,就会调用 __str__ 方法(相当于 Java 中的 toString),把可迭代对象的值打印出来, z3 ~8 c- d9 }8 `0 ^: `+ j* m& ~
    拥有较多的方法,操作方便:增删查改等
    , U* i8 G. X  O7 f0 ?2 r/ B缺点:2 h( X; ~3 u9 e0 g
    占用内存:一旦创建了一个可迭代对象,就会将该对象的内容全部加载到内存中5 Q5 d  q: `) ^; w
    不能直接通过 for 循环,不能直接取值(通过索引、key等)。诸如通过 for i in iterable 这种形式获取元素实际上也是调用了 __iter__ 方法先将可迭代对象转换成迭代器再进行获取5 A+ z0 S# Q* k9 m! M% M
    二、迭代器) [- t6 G1 [5 s* q
    字面意思:器,工具,迭代器也就是可以一直更新迭代取值的工具# Q, U6 @3 A. q! J  R
    专业角度:内部含有 __iter__ 方法且含有 __next__ 方法的对象就是迭代器;或者使用 isinstance(object, collections.iterator) 来判断对象是否是可迭代对象的一个实例% P6 g2 K/ v9 v; W+ E) V" U# g
    把一个可迭代对象转换成迭代器:使用 iter() 方法或使用对象的 __iter__ 方法: v* {8 _3 S# I8 t# m
    4 H8 l4 m  N; W2 ~2 p1 E
    迭代器取值:使用 next() 方法或对象的 __next__ 方法;当迭代器的值去玩了继续取,就会报StopIteration异常,所以一般使用迭代器需要做异常处理
    # X: W0 V& Z& y3 E/ ]5 D* o5 |& m$ u! F6 _  m. ~8 [7 ?
    优点( P1 D9 `1 J/ m+ k/ O' X/ u  Y
    节省内存:迭代器并不会一次性将对象的值全部加载到内存中,而是需要时才加载(类似 sed): u8 e% y5 O2 i; t" Z' d1 O1 m+ M
    惰性机制:next 一次只取一个值,绝对不多取" R4 l6 i, |5 {& X8 e0 e
    缺点:( D  [3 C3 S0 u  X' o
    速度慢:需要一直 next
    : f' \! S6 c5 `# N5 V不能回头:只能一直往下取值,取过的值没保存就没了`/ |' T4 A# X6 h( k; @  y
    不能直观的看到里面的数据( A  [# r7 x0 ^' F
    三、可迭代对象与迭代器对比+ R5 B6 q0 P8 h# j  F0 n
    可迭代对象:5 C6 L) f. f, b  `
    私有方法多,操作灵活(比如列表,字典的增删改查,字符串的常用操作方法等)
    + Q2 y/ B3 l% L- L直观,可以直接看到里面的数据& |2 d, q; ^  r- C* p, f  j
    占用内存# C4 C* s7 P- v' s2 o2 a" i- {0 `
    不能直接通过循环迭代取值
    # T( E6 F$ a! L5 s应用:当你侧重于对于数据可以灵活处理,并且内存空间足够,将数据集设置为可迭代对象是明确的选择
      q7 j- T. x  m/ H3 V/ V; J迭代器:
    0 _: q# j3 a' x/ E, C$ K1 F. N节省内存,按需取值
    # W/ p6 }' P. o9 l可以直接通过循环迭代取值
    ' ^* v* K. d4 v5 W# ~0 A& E数据不直观,操作方法单一; k2 r  q6 V4 b1 Y4 s" u! W# t
    应用:当你的数据量过大,大到足以撑爆你的内存或者你以节省内存为首选因素时,将数据集设置为迭代器是一个不错的选择
    ! ]( [+ p6 M5 [0 v四、生成器/ C+ {0 G/ o' A/ \0 l8 B) r8 p
    生成器的本质就是迭代器,唯一的区别是生成器是我们自己用代码构建的数据结构,迭代器是 Python 提供的,或者通过可迭代对象转化得来的
    ) E  E- G+ F2 C2 p9 j) F3 |' x
    ! _& C6 s( ~. O( V9 h& V定义生成器的方式:0 k* |; l. _: m) M, \
    通过生成器函数构建生成器, r1 x, i3 N& o! z' V' T" H4 b
    111.png ) s: g# a9 j2 z$ O/ e0 r
    - D* ^0 X. w# a+ ~" ^  i1 B

    ) `8 q( V0 g( [* }: a这就是最简单的生成器函数。实际上这个 yield 就替代了 return,不仅将函数变成了生成器函数,还会将后面的值在调用 __next__ 的时候返回出来
    8 h, i$ g0 s( Y) i) Q, ^) D. S: `0 V
    也可以在一个函数里定义多个 yield) s1 y, w2 H3 E
    3 Z/ v' c5 w1 U& V0 o
    之前说过,生成器本质上还是迭代器,一个 yield 对应一个 next,当 next 的数量超过了 yield,就会报 StopIteration
    ) r. p0 c' E% V- n9 `1 O* V$ _9 ]
    ; b1 K* X1 D' T4 d8 Q  X6 L1 gyield 与 return 的区别  c+ D+ l0 L0 z

    8 [+ L. k* @$ ~& }return一般在函数中只设置一个,他的作用是终止函数,并且给函数的执行者返回值
    0 c3 k. D( N1 o, Z4 l0 ?6 zyield在生成器函数中可设置多个,他并不会终止函数,next会获取对应yield生成的元素
    5 K/ K( \# N* W6 F应用举例:
    ) L9 {" T. b. I4 A$ L) f! O% f
    ) C' Y, P- s9 U( o5 [* @3 p" |买 5000 个包子,假设这个老板很厉害,一下子就把 5000 个包子做出来卖给我们,可是我们只有 5 个人,一下子吃不完,那包子就会冷掉、臭掉、被丢掉浪费了
    ' Y5 ~5 \2 v2 b+ G" d. _- T6 H 222.png
    7 v% I9 n, g  Q" j. i4 q5 V
    % Z* _: e+ t. L) K; `) M# P如果这个老板可以在我们需要多少个包子就做出来多少个包子的话,这样做出来的包子就不会被浪费了(比如我们每个人一口气能吃 40 个包子,那每次就做 200 个包子):- b1 X0 u! |: M7 `
    3333.png
    # V  p5 n$ }* @% d% I+ B: K; |" ~1 |, I0 ?9 U; b: f6 {' H4 G
    除了 使用 next() 触发 yield 之外,生成器还有一种方法 send(),这个方法可以在调用 yield 的同时传值给生成器内部
    / ?/ P# g, S8 {
    % L' ~& w$ ?2 G" r) B1 Z可以看到在使用 next() 的时候,只能获取到 yield 的值,但不能传递值
    " `4 _, ^) ?) Y  M# J6 g' A7 p+ S, x* w. C" D% {
    在使用 send() 的时候,可以将参数传入生成器中使用
    ' A1 Y- W4 B. d6 b, V' N( [
    8 F- z( G/ i7 k5 Z% n需要注意的是第一次不能直接调用 send() 传参,因为每次调用生成器的时候,实际上只会返回 yield 后面的内容,然后生成器就停止了(睡眠了?),而 send() 传入的参数要通过 yield 传入生成器中(每次调用生成器在 yield 停止,然后在 yield 恢复继续允许),第一次调用并没有 yield 给我们传入参数,可以使用 send(None),可以打断点自己分析一下# f& A& ^$ k2 e7 o6 s, E% G( t

    " R* ?( Z; ^) T: M( e$ Myield 会将它后面跟着的对象直接返回,如果它后面跟着的是可迭代对象,也可以使用 yield from 将这个可迭代对象变成迭代器返回
    # W; p, ^/ N. b! {, I& b8 q& r; J$ w* E# L! d) J
    ! h- n* m  [6 x+ l; g* ]
    yield from 是将列表中的每一个元素返回,所以写两个 yield from 并不会有交替执行的效果
    * [0 M+ \$ J3 ?9 i3 @7 T6 Y& w2 ?  l  b
    1 [; d8 q+ `+ g' s* u

    # Y) Q, Y; v+ o通过推导式构建生成器4 E2 w' _4 z( g- p8 B/ Q
    列表推导式:
    ) Q1 R* }2 J+ R9 i' Z& O, e8 R9 V
    6 Q, S  _: p! x! j4 ^2 K生成器表达式:和列表推导式差不多,把 [] 改成 () 即可
      W/ f2 q5 b9 z, M1 w4 q/ I, Z5 ?" @* A6 q1 J
    1 H2 E2 l! j3 j! s& E
    列表推导式和生成器推导式的区别:
    5 p# z. B# w9 J4 }% d7 x. H
    ( p4 L1 W6 s) o5 Z  P列表推导式比较耗内存,所有数据一次性加载到内存;而生成器表达式遵循迭代器协议,逐个产生元素
    8 Z4 ^' f7 p. o得到的值不一样:列表推导式得到的是一个列表;生成器表达式获取的是一个生成器
    4 p1 z4 m6 M+ K" n2 Y& d列表推导式一目了然,生成器表达式只是一个内存地址, r9 p3 a$ h- \2 T
    ————————————————
    9 _0 c' }+ W9 n; W版权声明:本文为CSDN博主「阿玮d博客」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    0 M( D( F* d( c原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42511320/article/details/105676143
    5 n' m5 ^6 z3 e& B8 f
    / L3 F/ N& Y- l5 X9 B  O8 U" v8 y
    4 R- l8 m& ^# }' ?5 E( S. b
    zan
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